“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“加快数字化发展建设数字中国”，国资委也在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》明确提出，构建符合国有企业经营特点与发展需要的“数据中台”“业务中台”等全新IT架构模式，激发数据要素新动能，让数据成为生产力。积极推动国有企业从“资产驱动型”转向“数据驱动型”发展，是国有企业贯彻国家数字经济战略的重要体现。数据中台建设如何发挥国有企业海量数据优势潜能？国有企业数字化转型过程中有哪些经验及思考？针对这些问题，爱分析近日专访了百分点科技数字产业事业部负责人杨东。百分点科技
北京百分点科技集团股份有限公司（以下简称“百分点科技”）成立于2009年，是服务全球企业和政府的数据智能公司，以全栈的大数据和人工智能技术能力，实现零售快消、金融资管、媒体报业、智能制造、数字城市、应急管理、公共安全、生态环境等多个领域的场景应用，为企业和政府构建端到端的数智化解决方案。目前已服务中国国新、中国信保、中国中免、中国融通、洋河股份、华润三九、王府井集团、新华社、南方报业、广西日报、上汽通用、一汽启明等国有企业客户。
现任百分点科技数字产业事业部总经理，拥有10余年的企业级管理系统咨询、规划和实施的管理经验，领导团队建设了众多央企、媒体报业等领域的数字化项目。
国有企业在数字化前期规划时需考虑技术、管理、数据、安全四大维度。在访谈中杨东谈到，当前国有企业中服务类、能源类企业整体信息化建设较为完备，数字化建设程度深；制造类、建筑类部分企业信息化建设存在不足，数字化转型进程更是参差不齐。杨东强调，多业态经营、延长产业链条越来越多的成为国有企业战略发展的选项，这也给企业数字化建设带来更多的机遇和挑战，企业级数据中台建设就是这其中必不可少的一环。数据中台目前产品与技术日臻成熟，国有企业数字化转型中数据中台建设正当其时。
爱分析：当前，不同行业的国有企业数字化转型有哪些特征？
杨东：国有企业从主业经营性质上划分为制造、能源、建筑、服务四大类，根据百分点的服务经验来看，目前服务类与能源类企业整体数字化进程更为领先，以轻资产型的金融服务、零售快消等服务型企业为例，它们前期基本已经完成了企业经营、管理、生产等各环节的信息化，部分企业已经进行了数据资产统一汇聚和一些数字化场景的落地建设，这类企业已经进入应用创新阶段。对比来看，制造和建筑类企业的数字化，整体上略显滞后，其经营、管理、生产等环节的信息化系统建设仍不完备，导致企业数字化转型面临数据资产整合汇聚不完整、数字化应用场景不明确等诸多问题，会出现数据中台“无数据可采、无场景可用”的尴尬。爱分析：不同业务类型国有企业对数字化转型的需求有何异同点?杨东：相同点在于对数据中台的需求。任何类型的国有企业都需要实现数据的互联互通，然后做到统一汇聚，统一存储，统一服务，在完成这些数字化底座建设基础之上，才能更快、更好的服务企业应用创新和价值再造，而数据中台就是具备这些能力，并真正实现数据进得来、管得住、看得见、用得好的关键所在。在数据基础打好后，国有企业会长期关注上层应用价值，不同类型国有企业之间巨大的业务差异决定了落地场景和目标各不相同。制造类企业偏重于提升研发设计和生产制造的智能化水平；能源类企业落脚点在于实现全链条高效协同运营；建筑类企业会更关注如施工现场环境监测、智慧调度、物资监管、安全生产等智能场景应用；而服务类国有企业会更加侧重客户体验的改善和客户黏性的建立。
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爱分析：国有企业应该如何制定符合自身业务需求的数字化转型方案？
杨东：国有企业在数字化前期规划时需从自身的技术、管理、数据、安全四个维度去考量。对于国有企业而言，数字化转型往往“牵一发而动全身”，并非一个部门独立完成，需要跨部门协作。技术方面，需要评估现有技术框架的合理性；管理方面，需要评估部门间、上下级单位间是否能够形成高效的组织协同，确定推动数字化转型的组织形式；数据方面，主要考量企业现有数据基础以及未来数据“采、存、管、算、用”各个环节的落地；安全方面，随着云计算、大数据等新技术大规模应用，创新性强，开源度高，国有企业需要考虑网络结构复杂化、边界模糊化、数据集中化等一系列安全问题和挑战。
爱分析：与民营企业相比，国有企业数字化转型面临怎样的挑战？
杨东：国有企业数字化面临的挑战主要来自人才、资金和科技创新能力三个方面。
从总体数字化水平来看，国有企业数字化水平总体介于头部民营企业和中小型民营企业之间。
人才方面，很多时候国有企业对于人才的吸引力要弱于民营企业，尤其是头部民营企业，所以如何吸引更优秀的专业人才已成为国有企业数字化建设的主要挑战之一。
资金投入是企业数字化建设必不可少的重要保障。大部分国有企业业务结构复杂、体量大，进行数字化转型需要长期持续稳定的资金投入，同时在资金的有效分配和使用上，仍然是许多国有企业的重要议题。
科技创新能力在很大程度上影响了国有企业数字化转型的效果。从优秀的民营企业发展经验来看，强大的科技创新能力是企业能够长期保持活力和竞争力的重要因素，国有企业也需要通过数字化过程赋能科技创新，让数字化持续产生价值，从而增强自身竞争力与生命力，当然这也需要资金和人才的支撑，更需要体制机制的变革形成合力。
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杨东：我们认为国有企业的数据中台建设更加强调平台的自主开放性，数据中台的建设需要符合国家战略，需要在建设过程中实现技术和产品的自主可控，大多数国有企业的技术能力和人才规模不足以保持技术方面的自我研发，那就需要数据中台的厂商提供自主开放的产品和技术，能够长期保持先进技术的可更新迭代和支撑自主可控的国家战略。爱分析：如何理解数据中台与传统信息系统之间的区别与联系？杨东：数据中台是以数据为核心的生产要素，统一汇聚、整合、治理、加工数据，并形成集团级、公司级数据资产和数据服务能力，最终实现数据价值变现的一系列软件的集合。数据中台与传统信息系统的区别体现在，一是数据中台是以数据为核心生产要素，旨在进行集团级、公司级数据资源的统一汇聚、统一标准和统一治理并形成服务能力，而传统信息系统更多以解决某一业务信息化问题，数据和应用范畴明显不同；二是从架构和技术体系上，数据中台更多的采用目前主流的Hadoop技术生态体系和微服务架构，与分散和彼此孤立的信息系统在技术、架构方面差异明显。传统信息系统既是数据中台数据资源汇聚的源系统，也可是数据中台对上层应用提供服务的系统对象。爱分析：数据中台目前在技术发展与应用中处于什么阶段？杨东：数据中台概念提出初期，各厂商大多处于探索和实验阶段，没有完整的产品体系和方法论。目前数据中台拥有稳定的产品架构和技术架构，通过实践已积累出丰富的上层应用场景，数据中台建设已进入成熟期，被更多的企业所接受，并能产生广泛的应用价值，数据中台建设正当其时。爱分析：针对国有企业数据中台落地实施，有哪些服务经验可以分享？杨东：国有企业对于数据中台的建设通常是长期进行、持续迭代的，我们建议企业根据自身的具体现状统筹规划、分阶段有侧重的建设，要让数据中台成为企业数据大脑，产生的成果价值可感受，具体来讲国有企业数据中台建设实践中的一些经验，可归纳成 5 个关键步骤。要了解业务现状：梳理业务过程及核心业务指标、知晓现有数据应用情况，还要找到可能的创新点。项目会选择最有可能的业务价值点，作为中台建设的验证，来看数据赋能业务的结果。要盘点现有数据现状：现有什么数据、还需要增加什么数据。比如说企业的业务系统数据、系统的日志数据都是资产。要调研现有的 IT 现状：比如采用的什么数据库、数据量、数据字段和更新周期等，以便后续更好地设计技术架构。因为有一些信息系统非常封闭，如果数据不开放，拿不到一手数据，就难以推进数据中台战略。要了解现有组织架构：以怎样的组织形态来保证中台的顺利推进，协助者是谁，服务对象又是谁，以及一些相应配合机制，这些都是上数据中台之前需要梳理的。根据现状形成整体的规划蓝图，形成技术产品、数据体系、服务方式以及运营重点等相关的方案，梳理确立各块架构。企业信息架构经常谈到的业务架构、技术架构、应用架构和数据架构都需要在这个阶段进行确认。结合数据架构的整体设计，通过数据资产体系建设方法，帮助企业构建既符合场景需求又满足数据架构要求的数据资产体系并实施落地。这个步骤涉及数据汇聚入湖、数仓建设、数据资产目录体系建设以及应用数据建设，其中最关键的是数据资产目录体系建设。与直接调用不同， 数据中台绝大多数是通过服务调用方式提供的。服务的建设方主要是数据技术团队，他们利用数据引擎能力，生成数据服务 API，再发布到数据服务市场。在服务过程中，数据安全是必须考虑的问题，哪些人能看到什么数据资产，能选择什么类型的服务都是需要严格审核的。整个数据中台的建设、使用不是一下子完成的，绝对不是一个项目，是一个运营迭代的过程，需要用“看、选、用、治、评”的过程来保障整个数据中台可以持续运营、持续迭代，形成一整套闭环的机制。企业通过多个组织之间的配合推进，会逐步形成企业特有的数据文化和认知，这是企业在数字化转型中非常重要但很难跨越的点。爱分析：对于国有企业选择数据中台提供商有哪些建议？杨东：众所周知厂商选型需要考虑其技术、产品和服务。在我看来，当下数据中台技术体系和产品相对成熟完善的情况下，服务应该是大家关注的焦点。专业化、贴身式、定制化的服务，以及与客户一起并肩思考的伙伴式协作模式是数据中台建设成功的关键因素。当然，以下几个方面同样是选型的重要因素：一是一体化的咨询实施能力：国有企业的数据中台建设需要在业务探索中前行，需要厂商具备咨询和实施一体化的服务能力，多业态的融合和业务咨询是数据中台建设成功的必要条件，先要了解自身的现状和业务特点以及对标企业的最佳实践，才能更好的服务于与国有企业数据中台建设。二是产品研发延续性：目前产品同质化固然已经成为现实，但是在数据中台的建设过程中离不开产品的支撑，更需要厂商有能力长期专属地做好产品的更新换代，一方面保证技术的先进性，另一方面能够保证数据中台建设的长期延续性。最后就是上面讲到国有企业数据中台建设特殊性提到的自主开放性，这点对于国有企业选型也是重要参考项。
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